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本发明提供了一种基于改进反距离加权的地面气温资料质量控制方法，步骤如下：S1采集目标站和其一定范围内的n个参考站的日均温实际观测数据；S2建立原反距离加权法模型进行实验，预估目标站的日均温；S3建立改进的反距离加权法模型进行实验预估：计算目标站的日均温预估值与日均温实际值的第一均方根误差RMSE；重复S1、S2，计算目标站的日均温预估值与日均温实际值的第二均方根误差RMSE；重复m次，得到m组预估值和对应的RMSE，m及n通过PSO寻优得到；S4根据RMSE的值大小赋予预估值结果的权重值，通过每次实验的预估值乘以对应权值，得出最终预估结果。本发明算法精确度、稳定性和适应性更好，偏差值较小。

本发明公开了一种基于PSR‑FastICA‑OS_ELM的自动气象站实时数据质量控制方法，该方法，首先对单站实时气温及定长历史气温序列进行采集，构成采集信号；然后对采集信号进行基本质量控制；接着进行相空间重构；并对重构的高维矢量空间信号进行快速独立分量分析，达到去噪、去冗余的目的，得到源信号在高维矢量空间中的无偏信号；最后，通过在线序贯极限学习机构建时间序列采集信号的重建模型，得到去噪后的气温重建值；并根据此去噪重建值与实际观测值比较进行条件修正，完成对该时刻气温的质量控制。该方法满足了实时数据采集的要求，提高了实时自动气象站观测数据的质量。